처음부터 구축하는 소형 언어 모델(SLM) 시리즈: GPT 및 DeepSeek 기반 동화 생성 모델 탐구

핵심 기술

본 포스트는 '소형 언어 모델(SLM)'의 정의와 구축 방법에 대한 시리즈의 첫 날 내용으로, 파라미터 수와 배포 용이성을 중심으로 SLM의 특징을 설명하며 GPT 및 DeepSeek 기반의 동화 생성 모델 개발 사례를 소개합니다.

기술적 세부사항

• SLM의 정의: 보편적으로 합의된 정의는 없으나, 주로 파라미터 수 (<100M) 와 배포 가능 환경(CPU, 엣지 디바이스, 휴대폰 등)을 기준으로 판단합니다.
• 개발 사례:
  • GPT 기반 아동 동화 모델 (30M 파라미터)
  • DeepSeek 기반 아동 동화 모델 (15M 파라미터)
• SLM 구축의 장점: 비용 효율성, 빠른 처리 속도, 엣지 컴퓨팅 환경에서의 활용 용이성.
• SLM의 한계: 추론 능력의 깊이 부족, 환각(hallucination) 현상, 짧은 컨텍스트 길이 등의 제약이 있습니다.
• 향후 시리즈 내용: 토큰화, 증류(distillation), 배포 등 효율적인 모델 구축 전반을 다룰 예정입니다.

개발 임팩트

본 시리즈를 통해 개발자는 제한된 리소스 환경에서도 구동 가능한 효율적인 언어 모델을 구축하는 방법을 배우고, 실제 적용 가능한 AI 모델 개발 경험을 쌓을 수 있습니다. 이는 온디바이스 AI 및 도메인 특화 모델 개발에 기여할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

주요 커뮤니티 반응에 대한 언급은 없으나, LLM, AI, Machine Learning, Programming 해시태그를 통해 관련 개발자들의 참여와 관심을 유도하고 있습니다.

톤앤매너

개발자를 대상으로 하며, SLM 구축의 기술적 측면과 실용적 이점, 그리고 실제적인 한계점을 명확하게 전달하는 전문적이고 교육적인 톤을 유지합니다.